Работа: Носко В.П. Эконометрика для начинающих (основные понятия, элементарные методы, границы применимости, интерпретация результатов). – М. ИЭПП, 2000.
Предмет: Статистика
СОДЕРЖАНИЕ
Предисловие
Часть 1. Оценивание и подбор моделей связи между переменными без привлечения вероятностно-статистических методов
1.1. Эконометрика и ее связь с экономической теорией
1.2. Две переменные: меры изменчивости и связи
1.3. Метод наименьших квадратов. Прямолинейный характер связи между двумя экономическими факторами
1.4. Свойства выборочной ковариации, выборочной дисперсии и выборочного коэффициента корреляции
1.5. «Обратная» модель прямолинейной связи
1.6. Пропорциональная связь между переменными
1.7. Примеры подбора линейных моделей связи между двумя факторами. Фиктивная линейная связь
1.8. Очистка переменных. Частный коэффициент корреляции
1.9. Процентное изменение факторов в линейной модели связи
1.10. Нелинейная связь между переменными
1.11. Пример подбора моделей нелинейной связи, сводящихся к линейной модели.
1.12. Линейные модели с несколькими объясняющими переменными
Часть 2. Статистические выводы при стандартных предположениях о вероятностной структуре ошибок в линейной модели наблюдений
2.1. Вероятностное моделирование ошибок
2.2. Гауссовское (нормальное) распределение ошибок в линейной модели наблюдений
2.3. Числовые характеристики случайных величин и их свойства
2.4. Нормальные линейные модели с несколькими объясняющими переменными
2.5. Нормальная множественная регрессия: доверительные интервалы для коэффициентов
2.6. Доверительные интервалы для коэффициентов: реальные статистические данные
2.7. Проверка статистических гипотез о значениях коэффициентов
2.8. Проверка значимости параметров линейной регрессии и подбор модели с использованием F-критериев
2.9. Проверка значимости и подбор модели с использованием коэффициентов детерминации. Информационные критерии
2.10. Проверка гипотез о значениях коэффициентов: односторонние критерии
2.11. Некоторые проблемы, связанные с проверкой гипотез о значениях коэффициентов
2.12. Использование оцененной модели для прогнозирования
Часть 3. Проверка выполнения стандартных предположений об ошибках в линейной модели наблюдений. Коррекция статистических выводов при нарушении стандартных предположений об ошибках
3.1. Проверка адекватности подобранной модели имеющимся статистическим данным: графические методы
3.2. Проверка адекватности подобранной модели имеющимся статистическим данным: формальные статистические процедуры
3.3. Неадекватность подобранной модели: примеры и последствия
3.4. Коррекция статистических выводов при наличии гетероскедастичности (неоднородности дисперсий ошибок)
3.5. Коррекция статистических выводов при автокоррелированности ошибок
3.6. Коррекция статистических выводов при наличии сезонности. Фиктивные переменные
Заключение
Список литературы
Алфавитный указатель
Носко В.П. Эконометрика. Введение в регрессионный анализ временных рядов. – М.: ИЭПП, 2002.
СОДЕРЖАНИЕ
Оглавление
Введение
Глава 1. Особенности регрессионного анализа для стохастических объясняющих переменных
Глава 2. Стационарные ряды. Модели ARMA
2.1. Общие понятия.
2.2. Процесс белого шума
2.3. Процесс авторегрессии
2.4. Процесс скользящего среднего
2.5. Смешанный процесс авторегрессии – скользящего среднего (процесс авторегрессии с остатками в виде скользящего среднего)
2.6. Модели ARMA, учитывающие наличие сезонности
Глава 3. Подбор стационарной модели ARMA для ряда наблюдений
3.1. Идентификация стационарной модели ARMA
3.2. Оценивание коэффициентов модели
3.3. Диагностика оцененной модели
Глава 4. Регрессионный анализ для стационарных объясняющих переменных
4.1. Асимптотическая обоснованность стандартных процедур
4.2. Динамические модели
4.3. Векторная авторегрессия
4.4. Некоторые частные случаи динамических моделей
Глава 5. Нестационарные временные ряды
5.1. Нестационарные ARMA модели
5.2. Проблема определения принадлежности временного ряда классу TS рядов или классу DS рядов
5.3. Различение TS и DS рядов в классе моделей ARMA. Гипотеза единичного корня.
Глава 6. Процедуры для различения TS и DS рядов
6.1. Предварительные замечания
6.2. Критерии Дики – Фуллера
6.3. Расширенные критерии Дики - Фуллера
6.4. Краткий обзор критериев Дики – Фуллера
6.5. Некоторые другие сочетания DGP и SM
6.6. Ряды с квадратичным трендом.
6.7. Многовариантная процедура проверки гипотезы единичного корня
6.8. Обзор некоторых других процедур
6.8.1. Критерий Филлипса – Перрона
6.8.2. Критерий Лейбурна
6.8.3. Критерий Шмидта – Филлипса.
6.8.4. Критерий DF-GLS
6.8.5. Критерий Квятковского – Филлипса – Шмидта – Шина (KPSS)
6.8.6. Процедура Кохрейна (отношение дисперсий)
6.9. Некоторые проблемы, возникающие при различении TS и DS гипотез
6.9.1. Коррекция сезонности
6.9.2. Протяженность ряда и мощность критерия
6.9.3. Проблема согласованности статистических выводов при различении TS и DS гипотез
6.9.4. Наличие нескольких единичных корней
6.10. Критерий Перрона и его обобщение
6.10.1. Критерий Перрона
6.10.2. Обобщенная процедура Перрона
Глава 7. Регрессионный анализ для нестационарных объясняющих переменных
7.1. Проблема ложной регрессии
7.2. Коинтегрированные временные ряды. Модели коррекции ошибок
7.3. Проверка нескольких рядов на коинтегрированность. Критерии Дики – Фуллера
7.4. Оценивание коинтегрированных систем временных рядов
Глава 8. Процедура Йохансена
8.1. Оценивание ранга коинтеграции
8.2. Оценивание модели коррекции ошибок
Заключение
Список литературы
Указатель
Вернуться назад к списку работ... Курсовые от 10 р. Дипломные от 20 р.